论文标题：A survey on large language model based autonomous agents

期刊：Frontiers of Computer Science

作者：Lei WANG, Chen MA, Xueyang FENG, Zeyu ZHANG, Hao YANG, Jingsen ZHANG, Zhiyuan CHEN, Jiakai TANG, Xu CHEN, Yankai LIN, Wayne Xin ZHAO, Zhewei WEI, Jirong WEN

发表时间：10 Mar 2024

DOI：10.1007/s11704-024-40231-1

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文章信息

标 题：

A survey on large language model based autonomous agents

引用格式：

Lei WANG, Chen MA, Xueyang FENG, Zeyu ZHANG, Hao YANG, Jingsen ZHANG, Zhiyuan CHEN, Jiakai TANG, Xu CHEN, Yankai LIN, Wayne Xin ZHAO, Zhewei WEI, Jirong WEN. A survey on large language model based autonomous agents. Front. Comput. Sci., 2024, 18(6): 186345

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自主智能体长期以来一直是学术界和工业界的研究热点。先前的研究通常侧重于在孤立的环境中训练知识有限的智能体，这与人类的学习过程存在很大差异，并使智能体难以实现类似人类的决策。最近，通过获取大量网络知识，大型语言模型（LLM）显示出人类水平智能的潜力，导致基于 LLM 的自主智能体的研究激增。中国人民大学陈旭、林衍凯等撰写了论文：大语言模型智能体综述，对上述研究进行了全面的调研，从整体角度对基于LLM的自主智能体进行了系统回顾，并基于之前的研究，提出了该领域的一些挑战和未来方向。该论文发表在Frontiers of Computer Science期刊2024年第6期。论文的核心内容和贡献包括以下方面：

提出了智能体构建的统一框架。论文提出了包含画像模块、记忆模块、规划模块和动作模块的智能体统一构建框架，并结果现有论文，对每个模块的具体设计方法和使用方式进行了详细分析和总结。

图1. 基于LLM的自主智能体架构设计的统一框架

分析了智能体能力获取的三大范式。论文分析了从机器学习时代到大模型时代再到智能体时代模型能力获取范式的变迁过程。在机器学习时代，模型能力的获取主要依靠参数训练；在大模型时代，提示工程成为了新的模型能力获取手段；在智能体时代，如何设计合理的行为、合作以及博弈机制对智能体能力获取同样十分重要。

图2. 智能体能力获取范式的转变说明

详细梳理了智能体应用场景。论文分析了大模型智能体在社会科学领域、自然科学领域、工程领域三大领域和14个子领域的应用场景，对相关工作的核心设计思路进行了概要介绍。

图3. 基于LLM的自主智能体的应用（左）和评测（右）

介绍了智能体评测的主要手段。论文对从主观和客观两个方面介绍了智能体评测的主要手段。主观评测方面主要介绍了人工标注和图灵测试两种方法；客观评测主要介绍了常用评价指标、数据集和评测手段。

Frontiers of Computer Science

Frontiers of Computer Science （FCS）是由教育部主管、高等教育出版社和北京航空航天大学共同主办、SpringerNature 公司海外发行的英文学术期刊。本刊于 2007 年创刊，双月刊，全球发行。主要刊登计算机科学领域具有创新性的综述论文、研究论文等。本刊主编为周志华教授，共同主编为熊璋教授。编委会及青年 AE 团队由国内外知名学者及优秀青年学者组成。本刊被 SCI、Ei、DBLP、INSPEC、SCOPUS 和中国科学引文数据库（CSCD）核心库等收录，为 CCF 推荐期刊；两次入选“中国科技期刊国际影响力提升计划”；入选“第4届中国国际化精品科技期刊”；入选“中国科技期刊卓越行动计划项目”。

《前沿》系列英文学术期刊

由教育部主管、高等教育出版社主办的《前沿》（Frontiers）系列英文学术期刊，于2006年正式创刊，以网络版和印刷版向全球发行。系列期刊包括基础科学、生命科学、工程技术和人文社会科学四个主题，是我国覆盖学科最广泛的英文学术期刊群，其中12种被SCI收录，其他也被A&HCI、Ei、MEDLINE或相应学科国际权威检索系统收录，具有一定的国际学术影响力。系列期刊采用在线优先出版方式，保证文章以最快速度发表。

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